На конференции KubeCon Europe издание The Register взяло интервью у Грега Кроа-Хартмана (Greg Kroah-Hartman), отвечающего за поддержку стабильной и "staging" веток ядра Linux, занимающего пост мэйнтейнера в 16 подсистемах ядра. В интервью обсуждается отношение Грега к отчётам об ошибках, которые находит AI. AI в ядре уже используется при рецензировании изменений в сетевой подсистеме, eBPF и DRM, плюс для проверки отправляемых изменений недавно интегрировали инструмент Sashiko от Google.

Некоторые из высказываний Грега:

• "Несколько месяцев назад мы получали то, что мы называли AI-мусор - сгенерированные через AI отчёты о проблемах с безопасностью, которые были явно неверными или низкого качества. Это было даже забавно. Мы не особо об этом беспокоились... Месяц назад произошло нечто, и ситуация кардинально изменилась. Теперь у нас появляются корректные отчёты."
• "Подобная ситуация наблюдается не только в Linux, - все открытые проекты получают подобные отчёты, составленные с помощью AI, но теперь они качественные и валидные. Команды, отвечающие за безопасность в крупнейших открытых проектах, в ходе неформального общения между собой фиксируют одну и ту же тенденцию."
• На вопрос, чем это вызвано, Грег ответил: "Мы не знаем. Похоже, никто не знает. Либо многие инструменты стали намного лучше, либо люди начали говорить: 'Эй, давайте разберёмся с этим'. Похоже, это касается множества разных групп и компаний. Что касается ядра, мы с этим справимся. Наша команда стала намного больше, она очень разбросана по миру, и наш рост - это реальность, и он не замедляется. Это мелочи, ничего серьёзного, но помощь в этом вопросе может потребоваться для всех открытых проектов. У небольших проектов гораздо меньше возможностей справиться с внезапно возросшим потоком отчётов об ошибках и уязвимостях, сгенерированных AI, в которых упоминаются настоящие ошибки, а не мусор".
• Грег рассказал, что когда он попросил AI найти ошибки из предложенного набора изменений - тот нашёл 60 и предоставил патчи для их исправления. Только треть найденных ошибок являлись таковыми, а из патчей лишь 2/3 оказались верными решениями, не требующими доработки, но всё это было далеко не бесполезно. По словам Грега, мэйнтенеры не могут это игнорировать, тем более, что результаты работы AI становятся всё лучше. Для пометки патчей, созданных с использованием AI, добавили тег "Co-developed:". При этом, несмотря на отдельные попытки применения AI для создания новой функциональности, в основном AI в ядре пока используется при рецензировании изменений.
• Одним из самых заметных преимуществ AI называется сокращение времени обработки патчей. Когда AI-ассистент выявляет очевидные проблемы, авторы патчей получают отзыв задолго до того, как реальный мэйнтейнер успел бы прочитать патч: "Если я вижу, что система реагирует на что-то, она даёт отзыв автору быстрее, чем это смог бы сделать мэйнтейнер, и это здорово. У нас и так есть ряд ботов, которые проверяют патчи. Если я замечаю, что они выдают ошибку, я сразу понимаю, что мне как мэйнтейнеру даже не нужно на это смотреть. А разработчик думает 'О, я могу завтра сделать другую версию', что помогает немного улучшить обратную связь".